开源工具：
Apache Atlas：一个开源的数据治理和元数据框架，为Hadoop生态系统提供数据分类、管理和安全功能。
Apache Ranger：一个集中式安全管理框架，用于在Hadoop生态系统中提供、监控和管理数据安全和策略。
DataHub：LinkedIn开发的一个开源元数据管理平台，用于构建可扩展的元数据驱动的应用程序。
Great Expectations：一个开源的数据质量检测和文档工具，用于确保数据管道中的数据质量。
商业工具：
Informatica Data Governance & Compliance：提供全面的数据治理解决方案，包括数据质量、元数据管理、数据隐私和合规性监控。
Collibra：
一个数据智能平台，提供数据目录、数据治理、数据质量和数据隐私管理功能。
IBM InfoSphere Information Governance Catalog：提供元数据管理、数据质量分析、数据治理和合规性监控功能。
Talend Data Fabric：一个集成平台，提供数据质量、数据集成、数据治理和大数据处理功能。
SAP Data Intelligence：提供数据发现、数据管道、数据治理和多云管理功能，支持企业级数据管理。
Alation：一个数据目录平台，提供数据搜索、发现、协作和治理功能。
Microsoft Azure Purview：一个统一的数据治理服务，帮助组织管理数据资产、扫描数据、分类数据并确保合规性。
Oracle Enterprise Data Quality：提供数据质量管理工具，帮助组织确保数据准确性和一致性。
SAS Data Governance：
提供数据治理框架，包括数据质量、元数据管理、数据安全和合规性监控。
选择合适的大数据数据治理工具时，组织应考虑其特定的业务需求、数据环境、预算和技术栈。正确地实施大数据数据治理工具可以帮助组织提高数据质量，确保数据安全，遵守法规要求，并最终支持更好的决策制定。
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